- Python数据分析与可视化实战指南
William数据分析
pythonpython数据
在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
- 【Bugs】Python:“ModuleNotFoundError: No module named ‘XXX‘”
系'辞
工具箱pythonbuganaconda
问题描述Python使用库的前提是必须已安装了相应的库,往往利用“命令行指令”实现安装,一般安装解法类似。但,还是具有延伸问题,本博客对此作记录。【1】Nomodulenamed‘seaborn’(1.1):情况1:为Anaconda安装【图1-2】.定位Anaconda路径【图3】.Anaconda路径加入Path>&
- python画出分子化学空间分布(UMAP)
Sakaiay
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利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用!!!!
Dreams°123
AIGC机器学习python测试工具数据分析大数据
前言:Python是进行数据分析和可视化的强大工具,常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述,介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化:Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法:5、错误处理和异常判断说明
- # Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线
Red Red
生信小技巧python开发语言ux笔记学习方法
Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线查看图片importmatplotlibaspltplt.show()修改画布大小#导入需要用到的相关包importseabornassnsimportpandasaspdimportmatplotlibfromsklearn
- Python和数据分析:Seaborn新手指南
Python_魔力猿
python数据分析信息可视化
Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库,它提供了高级接口和漂亮的默认样式,使得数据可视化变得更加简单和美观。1.导论Seaborn在数据可视化中的角色和优势体现在以下方面:简化API:Seaborn的API设计更加简洁,容易使用,尤其适合初学者。它能够通过几行代码生成漂亮而具有信息含量的图表。美观的默认样式:Seaborn具有吸引人的默认颜色和样式,无需额外的配置即可生成
- matplotlib和seaborn绘图
Oliveee
https://www.jianshu.com/p/7a0eafdd1340《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化matplotlib引入%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotasplt简单示例fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(2,2,1)ax2=fig.add_subplot(2,2,2)ax
- 深度学习_模型调用预测
you_are_my_sunshine*
推荐算法深度学习人工智能
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
- 深度学习_数据读取到model模型存储
you_are_my_sunshine*
推荐算法深度学习人工智能
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
- Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO:SSMs-based for Object Detection”
weixin_42918943
pytorchYOLO目标检测
#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch===2.3.0torchvisiontorchaudiopipinstallseabornthoptimmeinopscdselective_scan&&pipinstall.&&cd..pipin
- (二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
- 科研绘图系列:Python语言箱线图
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介绍不同分组的python语言箱线图加载Python包importsysimportpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyasspfromscipyimportstatsimportrandomimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib
- Python编码系列—Python数据可视化:Matplotlib与Seaborn的实战应用
学步_技术
Python编码python信息可视化matplotlib
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 在图片上绘制 seaborn 热力图代码
氵文大师
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#定义从白色到黑色的颜色梯度colors=["white","black"]cmap_name="white_black"n_bins=4#定义梯度中的颜色数量#创建LinearSegmentedColormap对象white_black_cmap=LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name,colors,N=n_bins)#假设你有一张128x128的
- Python数据可视化(七):箱线图绘制
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使用seaborn包绘制箱线图#libraries&datasetimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#setagreybackground(usesns.set_theme()ifseabornversion0.11.0orabove)sns.set(style="darkgrid")#加载示例数据集df=sns.load_dataset(
- python从小白到大师-第一章Python应用(三)应用领域与常见包-数据可视化
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目录一.数据可视化1.1matplotlib1.2Seaborn1.3plotly1.4Pyecharts1.5Turtles二.总结一.数据可视化1.1matplotlibMatplotlib是一个用于绘制数据可视化图表的Python库。它提供了一种类似于Matlab的绘图接口,并且可以与NumPy等其他常用的科学计算库配合使用。Matplotlib能够创建各种类型的图形,包括折线图、散点图、柱
- 机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
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文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
- python实现数据可视化界面图形化
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在Python中,有许多库可以用来实现数据可视化和图形用户界面(GUI)。以下是一些常见的库:Matplotlib:这是Python中非常流行的数据可视化库。它提供了各种绘图函数和工具,可以用来创建静态、动态和交互式的图形。Seaborn:Seaborn是基于Matplotlib的库,它提供了更高级的接口,用于创建具有吸引力的统计图形。Plotly:Plotly是一个交互式图形库,可以创建动态、交
- Python3数据分析与挖掘建模(7)使用matplotlib和seaborn画图
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1.可视化分析1.1概述可视化分析是数据分析中重要的一环,它可以帮助我们更直观地理解数据的特征、趋势和关系。在Python中,有多个库可以用于数据可视化,包括matplotlib、seaborn和plotly等。1.2常用的可视化方法和对应的库:(1)折线图和曲线图:用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。可以使用matplotlib和seaborn来创建这些图形。(2)柱状图和条形图:用于比
- Python数据分析实战【八】:用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图【文末源码地址】
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文章目录散点图matplotlib绘制散点图seaborn绘制散点图pyecharts绘制散点图源码地址本文可以学习到以下内容:matplotlib中文乱码解决办法seaborn中文乱码解决办法seaborn库csv数据下载地址用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图散点图小凡在做数据分析的时候,经常需要对数据进行可视化操作,这样可以更加直观的了解数据,从而更好的分析数
- 超详细 | Python数据可视化入门教程(Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts)
酒酿小小丸子
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什么是数据可视化?数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况,便于让读者更高效阅读,通过数据可视化突出数据背后的规律,以此突出数据中的重要因素,如果使用Python做数据可视化,建议学好如下这四个Python数据分析包,分别是:Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts学好以上四个数据分析包,做可视化足够用了,全文较长,建议耐心看完,学习后即可使用Python做数据可
- 数据分析 — Matplotlib 、Pandas、Seaborn 绘图
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目录一、Matplotlib1、折线图2、柱状图3、水平条形图4、直方图5、散点图6、饼图二、pandas1、折线图2、柱状图三、seaborn1、散点图2、箱线图3、直方核密度图4、成对图一、MatplotlibMatplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。它提供了丰富的绘图工具,可以用于创建各种类型的图表。安装和导入:pipinstallmatplotlibimportma
- 基于Seaborn和Matplotlib的可视化案例分析
python收藏家
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处理数据有时会有点无聊。将原始数据转换为可理解的格式是整个过程中最重要的部分之一,那么为什么只停留在数字上,当我们可以将数据可视化为令人兴奋的图表时,这些图表可以在python中获取。这篇文章将重点探索耐人寻味的预处理之旅。Seaborn和Matplotlib为我们提供了许多诱人的图表,通过这些图表,人们可以轻松地分析关键点,更深入地了解数据,并最终获得对数据的深刻见解,并在通过不同算法训练后获得
- Python数据科学:Scikit-Learn机器学习
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Pythonpython开发语言scikit-learn手写数字识别鸢尾花分类
4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示:二维网格数据表实例1:通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return:'''importseabornassns#导入Iris数据集#注:一般网络访问不了iris=sns.load_dataset('iris')iris.head()实例2:通过本地导入数据defs
- 5-AM Project: day8 Practical data science with Python 4
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Chapter5ExploratoryDataAnalysisandVisualizationEDAandvisualizationlibrariesinPythonPerformingEDAwithSeabornandpandasUsingEDAPythonpackagesUsingvisualizationbestpracticesMakingplotswithPlotlyPerforming
- python统计分析——两样本t检验
maizeman126
python统计分析双样本t检验
参考资料:用python动手学统计学1、导入库#导入库#用于数值计算的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipyasspfromscipyimportstats#用于绘图的库frommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnssns.set()2、准备数据data=pd.DataFrame({'person'
- 2021-07-19
卢坚辉
模型搭建和评估1经过前面的探索性数据分析我们可以很清楚的了解到数据集的情况importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImageplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt
- Python数据可视化——Pyecharts库的示例
db_lrj_2015
信息可视化python数据分析
目录前言一、安装Pyecharts二、代码示例1.导入Pyecharts2.导入表格3.数据处理4.生成柱状图5.图表展示6.完整代码三、可视化图形示例1.箱型图2.世界地图3.中国地图4.某省级地图5.某县级地图6.词云四、自定义图形五、其他可视化库六、总结前言当谈到数据可视化时,Python是一个非常强大的工具。Python有很多可视化库,其中最流行的是Matplotlib和Seaborn。除
- python统计分析——卡方检验
maizeman126
python统计分析卡方检验
参考资料:用python动手学统计学1、导入库#导入库#用于数值计算的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipyasspfromscipyimportstats#用于绘图的库frommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnssns.set()2、数据准备本例是检验不同颜色按钮的吸引力是否相同。数据准备如下:
- python统计分析——单样本t检验
maizeman126
python统计分析单样本t检验假设检验
参考资料:用python动手学统计学1、导入库##导入库#用于数值计算的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipyasspfromscipyimportstats#用于绘图的库frommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnssns.set()2、准备基础数据data=np.array([58.529819
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
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mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
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mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比